哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)Аg迎來(lái)到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“一文掌握7種大模型微調(diào)的方法”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說(shuō)，現(xiàn)在就讓我們開(kāi)始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

一文掌握7種大模型微調(diào)的方法：

一、大型模型微調(diào)的基礎(chǔ)理論

大型語(yǔ)言模型(LLM)的訓(xùn)練過(guò)程通常分為兩大階段：

階段一：預(yù)訓(xùn)練階段

在這個(gè)階段，大型模型會(huì)在大規(guī)模的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上接受訓(xùn)練，目標(biāo)是使模型掌握語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)特征和基礎(chǔ)知識(shí)。此期間，模型將掌握詞匯的含義、句子的構(gòu)造規(guī)則以及文本的基本信息和上下文。

需特別指出，預(yù)訓(xùn)練實(shí)質(zhì)上是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程。完成預(yù)訓(xùn)練的模型，亦即基座模型(Base Model)，擁有了普遍適用的預(yù)測(cè)能力。例如，GLM-130B 模型、OpenAI 的四個(gè)主要模型均屬于基座模型。

階段二：微調(diào)階段

預(yù)訓(xùn)練完成的模型接下來(lái)會(huì)在針對(duì)性的任務(wù)數(shù)據(jù)集上接受更進(jìn)一步的訓(xùn)練。這一階段主要涉及對(duì)模型權(quán)重的細(xì)微調(diào)整，使其更好地適配具體任務(wù)。最終形成的模型將具備不同的能力，如gpt code 系列、gpt text 系列、ChatGLM-6B等。

那么，何為大型模型微調(diào)？

直觀上，大型模型微調(diào)即是向模型“輸入”更多信息，對(duì)模型的特定功能進(jìn)行“優(yōu)化”，通過(guò)輸入特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，使模型學(xué)習(xí)該領(lǐng)域知識(shí)，從而優(yōu)化大模型在特定領(lǐng)域的NLP 任務(wù)中的表現(xiàn)，如情感分析、實(shí)體識(shí)別、文本分類(lèi)、對(duì)話生成等。

為何微調(diào)至關(guān)重要？

其核心理由是，微調(diào)能夠“裝備”大模型以更精細(xì)化的功能，例如整合本地知識(shí)庫(kù)進(jìn)行搜索、針對(duì)特定領(lǐng)域問(wèn)題構(gòu)建問(wèn)答系統(tǒng)等。

以VisualGLM 為例，作為一個(gè)通用多模態(tài)模型，當(dāng)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像判別時(shí)，就需要輸入醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以。

進(jìn)行微調(diào)，以此提升模型在醫(yī)學(xué)影像圖像識(shí)別方面的表現(xiàn)。

這與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)優(yōu)化類(lèi)似，只有在調(diào)整超參數(shù)后，模型才能更好地適應(yīng)當(dāng)前數(shù)據(jù)集；同時(shí)，大型模型可以經(jīng)歷多輪微調(diào)，每次微調(diào)都是對(duì)模型能力的優(yōu)化，即我們可以在現(xiàn)有的、已經(jīng)具備一定能力的大模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行微調(diào)。

二、大型模型的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

以GPT 系列中的Transformer 為例，這種深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)通過(guò)自注意力機(jī)制等技巧解決了相關(guān)問(wèn)題。正是得益于Transformer 架構(gòu)，基于GPT 的大型語(yǔ)言模型取得了顯著的進(jìn)展。

Transformer 模型架構(gòu)包含了眾多模塊，而我們討論的各種微調(diào)技術(shù)通常是對(duì)這些模塊中的特定部分進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)微調(diào)目的。

要深入理解各類(lèi)微調(diào)手段，首先需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)。以下以Transformer 為例，闡述各個(gè)模塊的作用：

1.輸入嵌入層（Input Embedding）

輸入（Inputs）：模型的輸入環(huán)節(jié)，通常為單詞或符號(hào)序列。

輸入嵌入（Input Embedding）：此步驟將輸入序列（例如句中的每個(gè)單詞）轉(zhuǎn)化為嵌入表示，即能夠表征單詞語(yǔ)義信息的高維向量。

位置編碼（Positional Encoding）：鑒于Transformer 不依賴(lài)序列，位置編碼旨在提供序列中單詞位置的信息，這些編碼添加到輸入嵌入中，確保模型即便同時(shí)處理輸入也能夠利用單詞的順序信息。

2.編碼器層（Encoder，左邊）

Nx：指示有N 個(gè)相同的編碼器層疊加而成。每個(gè)編碼器層包括兩個(gè)主要子層：多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

多頭自注意力（Multi-Head Attention）：注意力機(jī)制允許模型在處理每個(gè)單詞時(shí)考慮到輸入序列中的所有單詞。多頭部分表示模型并行學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的不同表示。

殘差連接和歸一化（Add & Norm）：注意力層后面跟著殘差連接和層歸一化，有助于防止深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問(wèn)題，并穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed Forward）：全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理自注意力層的輸出，包含兩個(gè)線性變換和一個(gè)非線性激活函數(shù)。

3.解碼器層（Decoder，右側(cè)）

解碼器亦包含多個(gè)相同的層，每層包括三個(gè)主要子層：掩蔽的多頭自注意力機(jī)制、多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

掩蔽多頭自注意力（Masked Multi-Head Attention）：與編碼器的多頭自注意力機(jī)制類(lèi)似，但為確保解碼順序性，掩蔽操作確保預(yù)測(cè)僅依賴(lài)于之前的輸出。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed Forward）：與編碼器相同，每個(gè)子層之后也有加法和歸一化步驟。

4.輸出嵌入層和輸出過(guò)程

解碼器端的嵌入層將目標(biāo)序列轉(zhuǎn)換為向量形式。

線性層（Linear）和Softmax 層：解碼器的輸出通過(guò)線性層映射到一個(gè)更大的詞匯空間，Softmax 函數(shù)將輸出轉(zhuǎn)換為概率分布。

三、大型模型微調(diào)的技術(shù)手段

1、LoRA

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種旨在微調(diào)大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如GPT-3 或BERT）的技術(shù)。其核心理念在于，在模型的決定性層次中引入小型、低秩的矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)模型行為的微調(diào)，而無(wú)需對(duì)整個(gè)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行大幅度修改。

這種方法的優(yōu)勢(shì)在于，在不顯著增加額外計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下，能夠有效地微調(diào)模型，同時(shí)保留模型原有的性能水準(zhǔn)。LoRA 的操作流程如下：

確定微調(diào)目標(biāo)權(quán)重矩陣：首先在大型模型（例如GPT）中識(shí)別出需要微調(diào)的權(quán)重矩陣，這些矩陣一般位于模型。

引入兩個(gè)低秩矩陣：然后，引入兩個(gè)維度較小的低秩矩陣A 和B。假設(shè)原始權(quán)重矩陣的尺寸為dd，則A 和B的尺寸可能為dr 和 d ，其中r 遠(yuǎn)小于d。

計(jì)算低秩更新：通過(guò)這兩個(gè)低秩矩陣的乘積AB 來(lái)生成一個(gè)新矩陣，其秩（即r）遠(yuǎn)小于原始權(quán)重矩陣的秩。這個(gè)乘積實(shí)際上是對(duì)原始權(quán)重矩陣的一種低秩近似調(diào)整。

結(jié)合原始權(quán)重：最終，新生成的低秩矩陣AB 被疊加到原始權(quán)重矩陣上。因此，原始權(quán)重經(jīng)過(guò)了微調(diào)，但大部分權(quán)重維持不變。這個(gè)過(guò)程可以用數(shù)學(xué)表達(dá)式描述為：新權(quán)重 = 原始權(quán)重 +AB。

以一個(gè)具體實(shí)例來(lái)說(shuō)，假設(shè)我們手頭有一個(gè)大型語(yǔ)言模型，它通常用于執(zhí)行廣泛的自然語(yǔ)言處理任務(wù)?，F(xiàn)在，我們打算將其微調(diào)，使其在處理醫(yī)療健康相關(guān)的文本上更為擅長(zhǎng)。

采用LoRA 方法，我們無(wú)需直接修改模型現(xiàn)有的大量權(quán)重。相反，只需在模型的關(guān)鍵部位引入低秩矩陣，并通過(guò)這些矩陣的乘積來(lái)進(jìn)行有效的權(quán)重調(diào)整。這樣一來(lái)，模型就能更好地適應(yīng)醫(yī)療健康領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)語(yǔ)言和術(shù)語(yǔ)，同時(shí)也避免了大規(guī)模權(quán)重調(diào)整和重新訓(xùn)練的必要。

2、QLoRA

QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）是一種結(jié)合了LoRA（Low-Rank Adaptation）方法與深度量化技術(shù)的高效模型微調(diào)手段。QLoRA 的核心在于：

量化技術(shù)：QLoRA 采用創(chuàng)新的技術(shù)將預(yù)訓(xùn)練模型量化為4 位。這一技術(shù)包括低精度存儲(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型（4-bitNormalFloat，簡(jiǎn)稱(chēng)NF4）和計(jì)算數(shù)據(jù)類(lèi)型（16-bit BrainFloat）。這種做法極大地減少了模型存儲(chǔ)需求，同時(shí)保持了模型精度的最小損失。

量化操作：在4 位量化中，每個(gè)權(quán)重由4 個(gè)比特表示，量化過(guò)程中需選擇最重要的值并將它們映射到16 個(gè)可能的值之一。首先確定量化范圍（例如-1 到1），然后將這個(gè)范圍分成16 個(gè)區(qū)間，每個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)一個(gè)4-bit值。然后，原始的32 位浮點(diǎn)數(shù)值將映射到最近的量化區(qū)間值上。

微調(diào)階段：在訓(xùn)練期間，QLoRA 先以4-bit 格式加載模型，訓(xùn)練時(shí)將數(shù)值反量化到bf16 進(jìn)行訓(xùn)練，這樣大幅減少了訓(xùn)練所需的顯存。例如，33B 的LLaMA 模型可以在24 GB 的顯卡上進(jìn)行訓(xùn)練。

量化過(guò)程的挑戰(zhàn)在于設(shè)計(jì)合適的映射和量化策略，以最小化精度損失對(duì)性能的影響。在大型模型中，這種方法可以顯著減少內(nèi)存和計(jì)算需求，使得在資源有限的環(huán)境下部署和訓(xùn)練成為可能。

3、適配器調(diào)整（Adapter Tuning）

與LoRA 技術(shù)類(lèi)似，適配器調(diào)整的目標(biāo)是在保留預(yù)訓(xùn)練模型原始參數(shù)不變的前提下，使模型能夠適應(yīng)新的任務(wù)。適配器調(diào)整的方法是在模型的每個(gè)層或選定層之間插入小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，稱(chēng)為“適配器”。這些適配器是可訓(xùn)練的，而原始模型的參數(shù)則保持不變。

適配器調(diào)整的關(guān)鍵步驟包括：

以預(yù)訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)：初始階段，我們擁有一個(gè)已經(jīng)經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的大型模型，如BERT 或GPT，該模型已經(jīng)學(xué)習(xí)了豐富的語(yǔ)言特征和模式。
插入適配器：在預(yù)訓(xùn)練模型的每個(gè)層或指定層中，我們插入適配器。適配器是小型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般包含少量層次，并且參數(shù)規(guī)模相對(duì)較小。
維持預(yù)訓(xùn)練參數(shù)不變：在微調(diào)過(guò)程中，原有的預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)保持不變。我們不直接調(diào)整這些參數(shù)，而是專(zhuān)注于適配器的參數(shù)訓(xùn)練。
訓(xùn)練適配器：適配器的參數(shù)會(huì)根據(jù)特定任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使適配器能夠?qū)W習(xí)如何根據(jù)任務(wù)調(diào)整模型的行為。
針對(duì)任務(wù)的調(diào)整：通過(guò)這種方式，模型能夠?qū)γ總€(gè)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)不影響模型其他部分的通用性能。適配器有助于模型更好地理解和處理與特定任務(wù)相關(guān)的特殊模式和數(shù)據(jù)。
高效與靈活：由于只有部分參數(shù)被調(diào)整，適配器調(diào)整方法相比于全模型微調(diào)更為高效，并且允許模型迅速適應(yīng)新任務(wù)。

例如，如果我們有一個(gè)大型文本生成模型，它通常用于執(zhí)行廣泛的文本生成任務(wù)。若要將其微調(diào)以生成專(zhuān)業(yè)的金融報(bào)告，我們可以在模型的關(guān)鍵層中加入適配器。在微調(diào)過(guò)程中，僅有適配器的參數(shù)會(huì)根據(jù)金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，使得模型更好地適應(yīng)金融報(bào)告的寫(xiě)作風(fēng)格和術(shù)語(yǔ)，同時(shí)避免對(duì)整個(gè)模型架構(gòu)進(jìn)行大幅度調(diào)整。

LoRA 與適配器調(diào)整的主要區(qū)別在于：

LoRA：在模型的權(quán)重矩陣中引入低秩矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)微調(diào)。這些低秩矩陣作為原有權(quán)重矩陣的修改項(xiàng)，在實(shí)際計(jì)算時(shí)對(duì)原有權(quán)重矩陣進(jìn)行調(diào)整。

適配器調(diào)整：通過(guò)在模型各層中添加小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，即“適配器”，來(lái)實(shí)現(xiàn)微調(diào)。適配器獨(dú)立于模型的主體結(jié)構(gòu)，僅適配器的參數(shù)在微調(diào)過(guò)程中更新，而模型的其他預(yù)訓(xùn)練參數(shù)保持不變。

4、前綴調(diào)整（Prefix Tuning）

與傳統(tǒng)的微調(diào)范式不同，前綴調(diào)整提出了一種新的策略，即在預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型（LM）輸入序列前添加可訓(xùn)練、任務(wù)特定的前綴，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同任務(wù)的微調(diào)。這意味著我們可以為不同任務(wù)保存不同的前綴，而不是為每個(gè)任務(wù)保存一整套微調(diào)后的模型權(quán)重，從而節(jié)省了大量的存儲(chǔ)空間和微調(diào)成本。

前綴實(shí)際上是一種連續(xù)可微的虛擬標(biāo)記（Soft Prompt/Continuous Prompt），與離散的Token 相比，它們更易于優(yōu)化并且效果更佳。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于不需要調(diào)整模型的所有權(quán)重，而是通過(guò)在輸入中添加前綴來(lái)調(diào)整模型的行為，從而節(jié)省大量的計(jì)算資源，同時(shí)使得單一模型能夠適應(yīng)多種不同的任務(wù)。前綴可以是固定的（即手動(dòng)設(shè)計(jì)的靜態(tài)提示）或可訓(xùn)練的（即模型在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)提示）。

5、提示調(diào)整（Prompt Tuning）

提示調(diào)整是一種在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型輸入中引入可學(xué)習(xí)嵌入向量作為提示的微調(diào)方法。這些可訓(xùn)練的提示向量在訓(xùn)練過(guò)程中更新，以指導(dǎo)模型輸出更適合特定任務(wù)的響應(yīng)。

提示調(diào)整與前綴調(diào)整都涉及在輸入數(shù)據(jù)中添加可學(xué)習(xí)的向量，這些向量是在輸入層添加的，但兩者的策略和目的不同：

提示調(diào)整：旨在模仿自然語(yǔ)言中的提示形式，將可學(xué)習(xí)向量（通常稱(chēng)為提示標(biāo)記）設(shè)計(jì)為模型針對(duì)特定任務(wù)生成特定類(lèi)型輸出的引導(dǎo)。這些向量通常被視為任務(wù)指導(dǎo)信息的一部分，傾向于使用較少的向量來(lái)模仿傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言提示。

前綴調(diào)整：可學(xué)習(xí)前綴更多地用于提供輸入數(shù)據(jù)的直接上下文信息，作為模型內(nèi)部表示的一部分，可以影響整個(gè)模型的行為。

以下是兩者的訓(xùn)練示例，以說(shuō)明它們的不同：

提示調(diào)整示例：

輸入序列: [Prompt1][Prompt2] “這部電影令人振奮?！眴?wèn)題: 評(píng)價(jià)這部電影的情感傾向。答案: 模型需要預(yù)測(cè)情感傾向（例如“積極”）

提示: 沒(méi)有明確的外部提示，[Prompt1][Prompt2]作為引導(dǎo)模型的內(nèi)部提示，這里的問(wèn)題是隱含的，即判斷文本中表達(dá)的情感傾向。

前綴調(diào)整示例：

輸入序列: [Prefix1][Prefix2][Prefix3] “I want to watch a movie.” 問(wèn)題: 根據(jù)前綴生成后續(xù)的自然語(yǔ)言文本。答案: 模型生成的文本，如“that is exciting and fun.” 提示: 前綴本身提供上下文信息，沒(méi)有單獨(dú)的外部提示。

6、P-Tuning

P-Tuning（基于提示的微調(diào)）和提示調(diào)整都是為了調(diào)整大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如GPT 系列）以適應(yīng)特定任務(wù)而設(shè)計(jì)的技術(shù)。兩者都利用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型執(zhí)行特定的下游任務(wù)，如文本分類(lèi)、情感分析等，并使用某種形式的“提示”或“指導(dǎo)”來(lái)引導(dǎo)模型輸出，以更好地適應(yīng)特定任務(wù)。提示調(diào)整與P-Tuning 的主要區(qū)別在于：

提示調(diào)整：使用靜態(tài)的、可訓(xùn)練的虛擬標(biāo)記嵌入，在初始化后保持固定，除非在訓(xùn)練過(guò)程中更新。這種方法相對(duì)簡(jiǎn)單，因?yàn)樗簧婕罢{(diào)整一組固定的嵌入?yún)?shù)，在處理多種任務(wù)時(shí)表現(xiàn)良好，但可能在處理特別復(fù)雜或需要細(xì)粒度控制的任務(wù)時(shí)受限。

P-Tuning：使用一個(gè)可訓(xùn)練的LSTM 模型（稱(chēng)為提示編碼器prompt_encoder）來(lái)動(dòng)態(tài)生成虛擬標(biāo)記嵌入，允許根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同生成不同的嵌入，提供更高的靈活性和適應(yīng)性，適合需要精細(xì)控制和理解復(fù)雜上下文的任務(wù)。這種方法相對(duì)復(fù)雜，因?yàn)樗婕耙粋€(gè)額外的LSTM 模型來(lái)生成虛擬標(biāo)記嵌入。

P-Tuning 中使用LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）作為生成虛擬標(biāo)記嵌入的工具，利用了LSTM 的以下優(yōu)勢(shì)：

更好的適應(yīng)性和靈活性：LSTM 可以捕捉輸入數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列特征，更好地理解和適應(yīng)復(fù)雜的、順序依賴(lài)的任務(wù)，如文本生成或序列標(biāo)注。

改進(jìn)的上下文理解：LSTM 因其循環(huán)結(jié)構(gòu)，擅長(zhǎng)處理和理解長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系和復(fù)雜的上下文信息。

參數(shù)共享和泛化能力：在P-Tuning 中，LSTM 模型的參數(shù)可以在多個(gè)任務(wù)之間共享，這提高了模型的泛化能力，并減少了針對(duì)每個(gè)單獨(dú)任務(wù)的訓(xùn)練需求。而在提示調(diào)整中，每個(gè)任務(wù)通常都有其獨(dú)立的虛擬標(biāo)記嵌入，這可能限制了跨任務(wù)泛化的能力。

這些特性使得LSTM 特別適合處理復(fù)雜任務(wù)和需要細(xì)粒度控制的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，這些優(yōu)勢(shì)也伴隨著更高的計(jì)算復(fù)雜度和資源需求，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體需求和資源限制來(lái)權(quán)衡使用LSTM的決策。

7、P-Tuning v2

P-Tuning v2 是P-Tuning 的進(jìn)一步改進(jìn)版，在P-Tuning 中，連續(xù)提示被插入到輸入序列的嵌入層中，除了語(yǔ)言模型的輸入層，其他層的提示嵌入都來(lái)自于上一層。這種設(shè)計(jì)存在兩個(gè)問(wèn)題：

第一，它限制了優(yōu)化參數(shù)的數(shù)量。由于模型的輸入文本長(zhǎng)度是固定的，通常為512，因此提示的長(zhǎng)度不能過(guò)長(zhǎng)。

第二，當(dāng)模型層數(shù)很深時(shí)，微調(diào)時(shí)模型的穩(wěn)定性難以保證；模型層數(shù)越深，第一層輸入的提示對(duì)后面層的影響難以預(yù)測(cè)，這會(huì)影響模型的穩(wěn)定性。

P-Tuning v2 的改進(jìn)在于，不僅在第一層插入連續(xù)提示，而是在多層都插入連續(xù)提示，且層與層之間的連續(xù)提示是相互獨(dú)立的。這樣，在模型微調(diào)時(shí)，可訓(xùn)練的參數(shù)量增加了，P-Tuning v2 在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的自然語(yǔ)言理解(NLU)任務(wù)和小型模型方面，相比原始P-Tuning 具有更出色的效能。

除了以上PEFT，當(dāng)前還存在PILL（Pluggable Instruction Language Learning）、SSF（Scaling &Shifting Your Features）等其他類(lèi)型的微調(diào)方法。

PILL 是PEFT 的一個(gè)特定實(shí)現(xiàn)，特別關(guān)注于如何通過(guò)插入可訓(xùn)練的模塊或插件來(lái)提升模型的任務(wù)適應(yīng)性。這些插件被設(shè)計(jì)為與原始模型協(xié)同工作，以提高模型在處理特定任務(wù)時(shí)的效率和效果。

SSF核心思想是對(duì)模型的特征（即模型層的輸出）進(jìn)行縮放（Scaling）和位移（Shifting）。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)調(diào)整特征的比例和偏移量來(lái)優(yōu)化模型的性能。

這種方法可以在改善模型對(duì)特定任務(wù)的響應(yīng)時(shí)，不需要調(diào)整或重新訓(xùn)練模型中的所有參數(shù)，從而在節(jié)省計(jì)算資源的同時(shí)保持或提升模型性能。這對(duì)于處理大規(guī)模模型特別有效，因?yàn)樗鼫p少了訓(xùn)練和調(diào)整所需的資源和時(shí)間。

總結(jié)：大模型的微調(diào)策略

綜上所述，微調(diào)是一種強(qiáng)大的工具，它能夠使大型預(yù)訓(xùn)練模型適應(yīng)于特定的任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景。正確選擇和應(yīng)用微調(diào)策略對(duì)于實(shí)現(xiàn)高效且有效的模型性能至關(guān)重要。

1、微調(diào)與遷移學(xué)習(xí)：微調(diào)實(shí)際上是遷移學(xué)習(xí)的一個(gè)實(shí)例，其中預(yù)訓(xùn)練的模型（通常在大型通用數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練）被用作特定任務(wù)的起點(diǎn)。這種方法使得即使是對(duì)于小數(shù)據(jù)集的任務(wù)，也可以實(shí)現(xiàn)高效的學(xué)習(xí)

2、選擇微調(diào)策略：選擇哪種微調(diào)方法取決于多個(gè)因素，包括任務(wù)的復(fù)雜性、可用的數(shù)據(jù)量、計(jì)算資源和期望的性能。

例如，對(duì)于需要細(xì)粒度控制的復(fù)雜任務(wù)，P-Tuning v2 或LSTM 基礎(chǔ)的P-Tuning 可能更適合。而對(duì)于計(jì)算資源有限的情況，可以選擇LoRA 或Adapter Tuning 等方法。

3、微調(diào)與模型泛化能力：微調(diào)時(shí)需要注意的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是保持模型的泛化能力。過(guò)度的微調(diào)可能會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)擬合，而忽略了其在實(shí)際應(yīng)用中的泛化能力。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“一文掌握7種大模型微調(diào)的方法”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對(duì)AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問(wèn)是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！